Modal 推出 Training Gym，简化 RL 后训练基础设施配置
andersonbcdefg · x · 2026-08-22
Modal 发布了 Training Gym，一个用于在 Modal 平台上进行强化学习后训练的 Python SDK。该库封装了集群拓扑、Ray/NCCL 启动、卷挂载、检查点以及评估和推理服务等基础设施细节，让开发者专注于训练模型。
快速开始：
- 支持 Python 3.12，可通过 pip 或 uv 安装。
- 提供了基于 Qwen34B 和 MathDataset 的完整配置示例，涵盖 GPU 类型、张量并行、序列并行、Rollout 批次大小等参数设置。
- 配合 slimeframework 和 radixark miles 构建了可观测性系统，以应对 RL 日益重要的监控需求。
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